[目的/意義]在產(chǎn)業(yè)鏈視角下,以虛擬現(xiàn)實技術(shù)為例,構(gòu)建VR專利產(chǎn)業(yè)鏈語料庫,挖掘中國VR專利的技術(shù)主題、研發(fā)熱點和未來發(fā)展趨勢。[方法/過程]首先,利用Python爬取VR領(lǐng)域的專利文本,通過數(shù)據(jù)清洗得到有效語料庫;然后,結(jié)合IPC分類號和K-means聚類算法,構(gòu)建并驗證VR專利產(chǎn)業(yè)鏈;最后,基于TF-IDF算法和LDA主題模型,識別出產(chǎn)業(yè)鏈視角下中國VR專利的核心技術(shù)主題及其綜合強度、技術(shù)研發(fā)熱點和未來趨勢。[結(jié)果/結(jié)論]當前中國VR產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的專利比例不均衡,上游研發(fā)最熱門,其次是下游應用,最薄弱的是中游制作。主題挖掘方面,上游熱點為軟件研發(fā),中游熱點為影視制作,下游熱點為醫(yī)療、教育、娛樂應用。未來趨勢方面,產(chǎn)業(yè)鏈上游將以電數(shù)字數(shù)據(jù)處理、光學元件、圖像通信等技術(shù)為主流,中游將以車輛部件、動力裝置、減振裝置等技術(shù)為主流,下游將以室內(nèi)游戲、醫(yī)學診斷、鑒定等技術(shù)為主流。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)研究
    2.1 虛擬現(xiàn)實
    2.2 基于文本挖掘的專利技術(shù)主題分析
    2.3 基于LDA主題模型的專利技術(shù)主題分析
    2.4 文獻述評
3 研究設(shè)計
    3.1 研究框架
    3.2 數(shù)據(jù)采集
    3.3 數(shù)據(jù)清洗
    3.4 研究指標
4 結(jié)合IPC分類號和K-means算法的VR專利產(chǎn)業(yè)鏈分析
    4.1 基于IPC分類號的專利產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建
    4.2 基于關(guān)鍵詞聚類的專利產(chǎn)業(yè)鏈驗證
5 產(chǎn)業(yè)鏈視角下中國VR專利的技術(shù)主題與趨勢分析
    5.1 基于TF-IDF算法的技術(shù)關(guān)鍵詞挖掘
    5.2 基于LDA模型的技術(shù)主題詞挖掘
    5.3 產(chǎn)業(yè)鏈視角下的技術(shù)主題強度與熱點分析
    5.4 產(chǎn)業(yè)鏈視角下的技術(shù)發(fā)展趨勢分析
6 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 對策建議
    6.3 研究展望
作者貢獻說明：


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3670223